La localización global es uno de los problemas importantes para que los robots móviles logren la navegación en interiores. Hoy en día, la mayoría de los robots móviles dependen de la detección y el alcance de luz (LiDAR) y la localización Monte Carlo adaptativa (AMCL) para realizar su localización y navegación. Sin embargo, la fiabilidad y el rendimiento de la localización global solo utilizando LiDAR están restringidos debido a la característica de detección monótona. Este estudio propone un enfoque de localización global para mejorar la localización global de robots móviles utilizando LiDAR y un doble AprilTag. En primer lugar, el sistema de coordenadas espaciales construido con dos AprilTags vecinos se aplica como base de referencia para la localización global. Luego, la pose del robot puede ser estimada generando una distribución precisa de partículas iniciales para AMCL basándose en las posiciones relativas de las etiquetas. Finalmente, en el seguimiento de la pose, se monitorea continuamente el recuento y la distribución de las partículas de AMCL, evaluando la certeza de la localización, para actualizar la posición en tiempo real del robot. Las contribuciones de este estudio se enumeran de la siguiente manera. (1) En comparación con el método de localización solo utilizando LiDAR, el método propuesto puede ubicar la posición del robot con unas pocas iteraciones y un menor consumo de energía del ordenador. (2) Se pueden resolver los problemas de localización fallida debido a las numerosas características interiores similares. (3) El error de la localización global puede limitarse a un rango aceptable en comparación con el resultado usando una sola etiqueta.